Descripción: El clustering parcial es un enfoque dentro del aprendizaje no supervisado que se centra en la agrupación de datos considerando únicamente un subconjunto específico de los mismos. A diferencia de los métodos de clustering tradicionales que analizan la totalidad del conjunto de datos, el clustering parcial permite una mayor flexibilidad y eficiencia al reducir la complejidad computacional. Este enfoque es particularmente útil en situaciones donde los datos son extremadamente grandes o cuando se desea centrar el análisis en un grupo particular de interés. Al seleccionar un subconjunto, se pueden identificar patrones y relaciones que podrían no ser evidentes en un análisis más amplio. Además, el clustering parcial puede ayudar a mitigar el ruido en los datos, ya que se enfoca en las características más relevantes para el problema en cuestión. Este método también puede ser combinado con técnicas de muestreo, lo que permite una exploración más profunda de los datos seleccionados. En resumen, el clustering parcial es una herramienta poderosa que optimiza el proceso de agrupación al centrarse en subconjuntos específicos, facilitando así la identificación de patrones significativos en grandes volúmenes de datos.
